read_excel(file_path, sheet_name=None, converters={"观测日期": pd.to_datetime},dtype={"xxxxxxx": int}) # 定义新的列名 new_columns = list(data_1.columns[:3]) + ["x1", "x2", "x3"] # 遍历所有工作表并执行相同的操作 for sheet_name, df in all_sheets.items(): # 设置新的列名...
在这里,sheet_name=None表示读取Excel文件中的所有工作表。read_excel函数将返回一个字典,其中键是工作表的名称,值是该工作表的数据框(DataFrame)。 遍历返回的工作表字典,处理每个工作表的数据: python for sheet_name, df in sheets.items(): print(f"Processing sheet: {sheet_name}") # 在这里可以对每个...
import pandas as pd # 读取指定工作表 df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='sheet1') print(df.head()) # 读取所有工作表 all_sheets = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name=None) for sheet_name, df in all_sheets.items(): print(f"Sheet name: {sheet_name}") prin...
read_excel('data.xlsx') # 数据清洗:去除重复记录 df = df.drop_duplicates() # 将处理后的数据写回Excel df.to_excel('cleaned_data.xlsx') 场景2:合并多个Excel工作表 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 读取Excel文件中的所有工作表 xls = pd.ExcelFile('multi_sheets.xlsx') #...
read_excel(file_path, sheet_name=None) # all_sheets 是一个字典,键是工作表名称,值是对应的DataFrame for sheet_name, df in all_sheets.items(): print(f"Sheet name: {sheet_name}") print(df) 以上就是从基础到高级的一些用法,希望能帮助你更好地使用pandas读取和处理Excel文件。 同时欢迎关注我的...
在上述代码中,我们首先定义了一个包含所有需要读取的工作表名的列表sheets。然后,我们遍历这个列表,使用read_excel()函数读取每个工作表的数据,并将它们添加到all_data列表中。最后,我们使用concat()函数将所有工作表的数据合并到一个DataFrame中。通过设置ignore_index=True参数,我们忽略了原始数据的索引,以确保合并后...
read_excel() 加载函数为read_excel(),其具体参数如下。 read_excel(io, sheetname=0, header=0, skiprows=None, skip_footer=0, index_col=None,names=None, parse_cols=None, parse_dates=False,date_parser=None,na_values=None,thousands=None, convert_float=True, has_index_names=None, converters=...
* None: All sheets. (None代表所有数字) 示例代码如下(此excel中有三张表,顺序分别是’Sheet1’,‘Sheet2’,‘Sheet3’): import pandas as pd# 按照表名读取>>> df = pd.read_excel(r'D:\myExcel/1.xlsx', sheet_name='Sheet2') >>> df ...
``` df = pd.read_excel('/path/to/excel/file.xlsx', sheet_name='Sheet1') ```还可以同时读取多张工作表，比如：``` sheets = ['Sheet1', 'Sheet2', 'Sheet3'] dfs = pd.read_excel('/path/to/excel/file.xlsx', sheet_name=sheets) ```此时dfs是一个字典，键为工作表名称，值为对应...
df=pd.read_excel(file_path0,sheet_name=0,usecols=[0,1,2]) file_path1='d:\\pandas\\test1.xlsx' app=xw.App(visible=True,add_book=False) book=app.books.add() sheet=book.sheets.add('复制的数据') sheet.range('A1').expand('table').value=df ...